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人工智能企业第四范式（06682.HK）日前公布上市后首份年度业绩。财报显示，第四范式 2023 年营收为 42 亿元，较上年同期的 30.83 亿元增长 36.4%。
第四范式 2023 年毛利 19.8 亿元，较上年同期的 14.87 亿元增长 33.2%，毛利率为 47.1%。
第四范式 2023 年研发投入超 17 亿元，研发费用率超 40%。
第四范式 2023 年亏损 9.2 亿元，年度亏损率为 21.9%；上年同期的亏损为 16.53 亿元，同比收窄 44.3%。
第四范式 2023 年经调整净亏损为 4.15 亿元，较上年同期的经调整净亏损 5.04 亿元收窄 17.6%。
第四范式服务于金融、能源电力、运营商、交通运输、制造、医疗、零售等重要行业，用 AI 赋能千行百业数字化转型。2023 年，公司为 445 个企业用户提供 AI 服务，其中标杆用户数 139 个（标杆用户：全球财富 500 强企业或上市公司），同比增长 33.7%，平均每个标杆用户收入达人民币 1838 万。
第四范式是 2023 年 9 月在港交所上市，发行价为 55.6 港元，发行 1840 万股，募资净额为 8.36 亿港元。上市基石投资者为新华资本管理、北京中关村、Montage Holdings（澜起科技）。
第四范式已建立三大主要业务板块：第四范式先知 AI 平台（4ParadigmSage）、SHIFT 智能解决方案（4Paradigm SHIFT）、第四范式式说 AIGS 服务（4Paradigm AIGS）。
第四范式先知 AI 平台，是开发 AI 模型的底座平台，是所有业务的内核；SHIFT 智能解决方案，是我们为各行业提供的智能解决方案产品；第四范式式说 AIGS 服务，致力于通过生成式 AI 技术赋能软件开发，提升开发效率。
2023 年，第四范式先知 AI 平台业务收入增长至 25.06 亿元，同比增长 68%，收入增长规模突破 10 亿元；先知 AI 平台收入占集团总收入比例由 48.4% 增至 59.6%。
第四范式即将在 2024 年 3 月底发布先知 AI 平台 5.0 版本，进一步推动 AI 技术的规模化使用。
第四范式先知 AI 平台部署方式较为灵活，支持不同客户对运行环境的不同需求，包括软件 license、服务器等。同时，第四范式的 AI 模型和应用也可以大量分布于边缘端，以智能物联网 AIoT 形式承载。
报告期内，第四范式的 AIoT 业务实现成长力凸显，可触达市场规模潜力骤增，业务涵盖交通、工业自动化、医疗、农业和智能家居等各种市场。
2023 年，SHIFT 智能解决方案业务收入 12.83 亿元，同比增长 7.4%，占本集团总收入比例 30.5%。
戴文渊：新质生产力与我们做的业务息息相关
第四范式董事会主席兼 CEO 戴文渊博士、CFO 于中灏展开交流。戴文渊透露，第四范式的底层逻辑来自于第四范式这个名字。
据戴文渊介绍，第四范式的名字其实是来自图灵奖的获得者 Jim Gray，其在 2007 年的时候提出了人类科学发展会分四个阶段，未来人类进入第四阶段，就是第四范式的阶段，特点是越来越多的科学规律要由计算机发现，而不是人来发现。
“因为人工智能可以从海量的数据里面总结出海量规律，而机器发现规律的效率远远比人高，他认为未来更多的科学规律应该由人工智能发现。”
戴文渊说，“我们把自己命名为第四范式，我们认为我们公司的底层逻辑就是要用人工智能的技术去帮助各行各业发现越来越多的规律，形成越来越大的模型。”
2024 年，新质生产力的概念很火热。谈及这一概念时，戴文渊指出，新质生产力和第四范式不仅仅是现在，过去一直以来做的事情是息息相关的。特别是行业大模型，人工智能+，这个是服务于国家新质生产力提升的非常重要的引擎。
“无论对于我们企业的客户还是对第四范式来说，新质生产力的提出，包括人工智能+的提出，对我们来说都是未来非常大的机遇。”
以下是戴文渊介绍部分：
戴文渊：首先介绍一下第四范式这个公司底层的逻辑，第四范式的底层逻辑来自于第四范式这个名字。最早第四范式的出现其实不是我们公司，而是一个图灵奖的获得者 Jim Gray，他在 2007 年的时候提出了人类科学发展会分四个阶段，他认为第一个阶段距今几千年人类开始学会记录现象，比如说钻木取火、摩擦起电这样的一些现象。记录了这些现象以后，人类就可以利用这些先提升自己的生产经营。
再到距今几百年进入到第二范式的阶段，有些科学家发现过去记录的发现可以总结出规律，比如说牛顿发现过去记录的所有的物理现象可以用三条规律来概括，这样的话人就只需要记录这些规律，而不需要记录现象。再到计算机出现，进入到第三阶段，计算机可以根据过去的这些规律模拟很多复杂的现象，比如说像天气预报。
当然，重点是要讲到未来人类进入第四阶段，就是第四范式的阶段，特点是越来越多的科学规律要由计算机发现，而不是人来发现。因为人工智能可以从海量的数据里面总结出海量规律，而机器发现规律的效率远远比人高，他认为未来更多的科学规律应该由人工智能发现。
我们把自己命名为第四范式，我们认为我们公司的底层逻辑就是要用人工智能的技术去帮助各行各业发现越来越多的规律，形成越来越大的模型。套用现在比较流行的说法是行业大模型，通过行业大模型提升企业生产经营的效率。
作为一家 AI 公司，我们经常会被问到第四范式是一家什么样的公司，以及和其他的人工智能公司的区别在哪里。
实际上我们往往最大的问题不是和其他的人工智能公司的区别，而是我们究竟是一个怎样的定位？
实际上人工智能的技术给各行各业带来的机遇是会出现各种各样被人工智能改造的业务形态。比如说一家无人车公司可以认为是人工智能时代的物流公司，一家机器人公司可以被认为是人工智能时代的家政公司，人工智能时代未来会诞生越来越多的被人工智能改造的一些行业的公司。
所以，其实我们的定位是一家用人工智能改造的企业软件公司，因为我们的目标是要用 AI 赋能千行万业。企业软件公司恰恰是致力于把一代代新的技术带给企业，赋能企业的定位。
过去的企业软件赛道大家经历了几个阶段，第一个阶段是信息化时代，用软件来代替纸张辅助企业的管理，这个时代诞生了像 Oracle、SAP 这样的企业软件巨头。紧接着再进入了互联网时代，互联网技术出现以后，诞生了一批 SaaS 公司，以 Salesforce 为代表，这是 20 多年前，未来的软件不应该放在 PC 里面，应该放在互联网网，这是互联网时代带来的改变。
再到大数据时代诞生了一批大数据软件公司，典型代表 Palantir，他们认为在软件运行过程当中留存的数据，可以帮助人做更好的分析。所以我们看到其实过去的企业软件的更新换代基本上是基于新的技术进行更替的，每当新一代技术的出现就会有新的软件技术巨头的出现。人工智能赋予我们的机遇，是企业需要新的技术进行赋能，人工智能的技术。
人工智能时代出现的一个机遇，像当年 Salesforce 希望用互联网技术改造传统的软件，Palantir 希望用大数据技术改造过去的软件一样，我们也需要用人工智能的技术改造。而人工智能的价值是过去的软件只能记录过去，无法预测未来，基于人工智能技术可以进行预测，比如对一家零售企业来说，不仅仅可以知道它昨天卖了多少商品，我们还可以预测它明天卖掉什么商品，从而帮助企业做出更加优的经营决策。
企业软件赛道有两个特点，第一个是往往新的技术出来，新势力能够在与旧势力竞争当中获得优势，我们可以看到 Salesforce 和 Oracle 的竞争当中，实际上是获得优势的。包括 Palantir 和 Salesforce 的竞争当中，大数据为代表的话，其实也获得了优势。虽然旧势力会代表一个更可靠的品牌，但是新势力会代表更加新的技术的品牌。
所以，每当技术革新的时候，都会出现新的巨头的机会，我们也希望在 AI 技术出现了以后，实际上我们也代表了新的技术品牌，也能获得新的机会，从而能够获得比较大的成长。
同时，新的公司成长的路径也通常是从一个点上获得突破，比如说 Salesforce 到今天为止，很多人对它的印象是 CRM，其实现在已经不是了，它是通过 CRM 这个点上获得突破，成长为一家独角兽公司，横向拓展到企业经营的方方面面，现在企业所需要的所有软件基本上都可以从 Salesforce 那边获得。
人工智能技术给我们带来的机会，我们可以重走一遍先人的路。
我们经过了过去十年的积累获得了点上突破。从 2018 年起位居中国机器学习平台市场份额第一，我们在未来的十年，可能我们要做的是不仅仅在一个点上获得突破，成为一个点上的独角兽，我们要从点到面进行发展，我们希望我们逐渐变成一个全面的赋能各行各业的智能化转型的软件公司。
我们从 2018 年以来，我们成为机器学习市场份额第一以外。我们在过去通过了国家大模型最早的备案。包括入选了信通院首批大模型优秀应用案例，也包括一些 MIT 中国大模型先进案例，这些认可都代表了我们过去的一些积累。当然，这只是过去的成绩，未来我们还希望有一个更大的想象空间，同时更深的服务到我们的千行万业，帮助他们走过智能化转型的路。
以下是与媒体沟通核心环节：
提问：第四范式在保证了基本盘的情况下，营收增长和利润减亏都比较亮眼，公司管理层怎么评价当前的赢利能力和如何看待亏损的状态，未来的运营节奏是什么？
郭清媛：目前来讲，我们认为公司目的稳增长，重研发的节奏比较稳定。未来还会持续保证稳增长，重研发的运营节奏。
公司目前来讲在保持营收增长的同时，经调整净亏是在逐步收窄的，从 2021 年多现在收窄的趋势，可以得出公司目前进入了赢利趋势较为稳健的节奏。更重要的是我们在这种节奏下，保证了相当程度的研发投入，比如说我们毛利 19.8 亿，研发支出 17.7 亿，保证较高的研发投入，技术方案的开发迭代，是我们在人工智能时代下攻城略地的一个关键。因为前沿科技且在发展阶段需要较大的研发投入。
所以，对目前现阶段我们减亏的节奏，我们认为是阶段现象，营利前景非常明朗。同时，我们已经有的客户和商业版图为未来增长奠定了一定的基础。各企业日益增长的需求，客户数量和平均的收入也呈现了一个量价提升的态势。
再次强调一下，未来我们会保持已有的节奏，保证研发投入和技术水平的前提下，实现营收稳定增长和利润逐步收窄的平衡。
同时，再给大家强调一下，大家关注我们公司利润指标的时候，唯一有效的指标是经调整后的净盈亏，是唯一可参照的指标。年度盈亏是由于会计准则纳入了一次性和非经营性的支出。
提问：第四范式最大的特点是什么？第二个问题是通用大模型特别的热火朝天，第四范式深耕的行业大模型是否更复杂？更专业？有更深的专业壁垒，我们在大模型方面的成就怎么样？
戴文渊：这个问题对于认知第四范式是一家什么公司非常关键。首先是我们怎么去看这些 AI 公司之间的区别，因为我们现在也能看到整个业界会把 AI 公司放成一个赛道，互相之间去对比。
实际上从我们的视角来看，其实 AI 公司互相之间的差别是非常大的，真正的可以去对比的是 AI 公司和还没有被 AI 公司改造过的传统公司。比如说我们如何看待一家无人车公司，在我看来无人车公司对标的是物流公司、出租车公司这样的运输公司。机器人公司对标的是家政公司，只不过一个是 AI 时代的公司，一个不是 AI 时代的公司。
我们怎么去看待第四范式的定位，实际上我们是一家用 AI 技术去帮助到企业进行转型升级的公司，可能过去在前 AI 时代是没有这样的公司的。过去一轮一轮的都出现过叫做拿一个新的技术去帮助企业转型升级，比方说计算机出现了以后，实际上以 Oracle、SAP 为代表的企业软件公司，他们做的革新是过去这些信息记录在纸张上，软件公司做的事情是把信息记录在纸张上转化为信息记录在软件上，用软件辅助企业管理。
Oracle、SAP 再后面是互联网时代，互联网出现了以后，Salesforce 这样的公司提到未来的理念是未来所有的软件都应该放在互联网上，其实 SaaS 公司是因为互联网技术的出现而出现的一批公司。再到大数据时代出现了像 Palantir 为代表的这些公司。
其实我们从根本的逻辑上来说，和 Oracle、Salesforce、Palantir 差不多，只不过大家代表的是不同技术的出现，以及你用不同的技术去改造企业的区别。所以说如果要看第四范式在国内外 AI 行业是否有可对标的公司，并不是最好的选择，更多的应该看的是在软件这个赛道，我们更像是 Salesforce 或者像 Palantir 这样的公司，这是第一个关于我们的定位。
第二个是关于大模型行业我们的优势，从价值端我们要解决行业的客户的业务问题。对于很多的行业客户，可能不需要的是 AI 写文章或者拍大片，而是 AI 要解决他们行业的问题。如果对标大语言模型，或者视频的这些模型的话，今天你有一个大模型，你让它看很多的文章，看得多了大模型就会写文章了。同样，今天有一个大模型让它看很多视频看的多了，会拍视频了。
放到一个企业里面，比如说一家医院，可能需要医疗的专家能够解读体检报告，如果你让大模型每天看体检报告看的多了，它可能就会看体检报告了。实际上我刚才讲到的会看体检报告的大模型就是行业大模型。再到一家金融机构，你让一家大模型每天看信贷的审批看的多了，模型也会审批信贷了。
这是行业大模型是我们看到的C端通用大模型的区别，一是我们要解决的是行业的问题，二是帮助企业训练出一个又一个能解决他们行业问题的大模型，这是我们和很多通用大模型为主营业务公司的区别，不知道有没有回答到你的问题。
提问：现在 AI 大模型行业，大家提到能够带来营收和营利的也是在 2B 的市场里面，大家都往B端市场涌，第四范式针对于整个市场的竞争，自己建立的核心优势是怎样的。
戴文渊：我们会有我们独特的关于市场竞争力的思考，通常在这样几个方面发力。第一个是从技术的角度，您也可以看到我们过去一直在做的是不断的加大技术的投入。
当然，我们会控制技术投入的增速是小于收入的增速。但是我们逐年也是在加大研发投入，从研发的投入，一方面是面向的未来，包括像大模型，自动机器学习再到 AI Agent 机器人一直不断的引领人工智能+的趋势，推出更多未来的产品。
另外一方面，生态的能力也非常重要，我们也发现全面的服务企业的智能化转型，不仅仅是我们拥有领先的 AI 技术就能解决全部的问题，我们需要去解决企业人工智能+的过程当中的全部问题，这不可能是一家企业做的。我们也需要越来越多的生态合作伙伴。
我们去年推出了范生态的体系，我们不断的在建设越来越多的生态合作伙伴以及越来越强的生态资源整合的能力。当我们和我们的合作伙伴携手配合起来，才能帮助企业完成端到端的人工智能+的转型过程。
第三个方面是行业影响力，行业智能化转型是需要领头人的，我们也在不断的提升我们的引领行业智能化转型的能力，我们从两年前开始举办 SHIFT 峰会，智能化转型峰会。
得益于我们已经积累了将近十年的行业影响力，这两年我们每一年都能邀请到几十位企业的一把手及意见领袖作为我们的分享嘉宾，我们通过 SHIFT 峰会和我们这十年来积累的这些客户和合作伙伴一起，每一年都在定义人工智能赋能企业转型的未来，当这个方向由我们以及我们整个的朋友圈来定义，实际上能进一步的去提升我们在市场竞争当中的壁垒。
提问：大模型有高昂的成本投入，研发层面，公司是怎么取舍的呢？
戴文渊：我们一直以来是面向未来投入的，行业大模型不是我们从今天开始投入的，从我们创业的第一年一直致力于用行业大模型解决企业的问题。
我们显然每一年都在持续的加大研发投入。
同时，您可能也会关注研发投入对企业财务数据的影响，首先我们要坚持研发投入，同时我们也会控制好研发投入和收入增长的过程，我们在过去的几年其实都一直保持收入增速高于研发投入的增速。
按照这样的趋势往前走的话，我们认为我们的研发投入对我们营利节奏的影响不大。
提问：去年第四范式发布了大模型，目前为止为哪些金融机构提供哪些服务？
戴文渊：第一个问题，金融行业一直是我们最大的行业之一。过去一年我们在金融行业和我们的客户基于大模型怎么帮助他们在风控、营销、合规方面，怎么进一步提升他们的业务水平，有了更深入的合作，也是和过去相比，我们在稳步的提升给金融行业贡献的价值。从我们的财报上可以看到，金融行业每一年都在快速的成长，这是关于第一个方面。
提问：第四范式对新质生产力这一块有没有什么规划？
戴文渊：新质生产力和第四范式不仅仅是现在，过去一直以来做的事情是息息相关的。特别是行业大模型，人工智能+，这个是服务于我们国家新质生产力提升的非常重要的引擎。
人工智能+能够有效的利用好我们国家在 AI 上的优势，实际上 AI 包括数据，包括算力，也包括应用场景，我们国家在场景、数据上都很有优势。
充分利用好行业场景和数据，是我们和我们的客户未来十年非常重要的一个话题，我觉得也是非常令人激动的一件事，无论对于我们企业的客户还是对第四范式来说，新质生产力的提出，包括人工智能+的提出，对我们来说都是未来非常非常大的机遇，我们也希望能够抓住这个机遇，贡献更大的价值，承担更大的责任。
